MCP-Atlassian Projektdetails

Projektübersicht

MCP-Atlassian ist ein auf dem Model Context Protocol (MCP) basierender Server, der speziell für Atlassian-Produkte (Confluence und Jira) entwickelt wurde. Dieses Projekt ermöglicht es KI-Assistenten (wie Claude), direkt auf Ihre Atlassian-Arbeitsbereichsdaten zuzugreifen und diese zu bearbeiten, um eine intelligente Workflow-Verwaltung zu realisieren.

Projektbasisinformationen

Projektname: mcp-atlassian
Entwickler: sooperset
GitHub-Adresse: https://github.com/sooperset/mcp-atlassian
Bereitstellungsmethode: Docker-Container

Kernfunktionsmerkmale

KI-gesteuerte intelligente Operationen

Das Projekt unterstützt verschiedene KI-Assistenten-gesteuerte intelligente Operationen:

📝 Automatische Jira-Aktualisierung - "Aktualisiere Jira anhand unserer Besprechungsnotizen"
🔍 KI-gesteuerte Confluence-Suche - "Finde unseren OKR-Leitfaden in Confluence und fasse ihn zusammen"
🐛 Intelligente Jira-Problemfilterung - "Zeige die dringenden Bugs im PROJ-Projekt der letzten Woche an"
📄 Inhaltserstellung und -verwaltung - "Erstelle ein technisches Design-Dokument für die XYZ-Funktion"

Produktkompatibilitätsunterstützung

Produkt	Bereitstellungstyp	Unterstützungsstatus
Confluence	Cloud	✅ Vollständig unterstützt
Confluence	Server/Data Center	✅ Unterstützt (Version 6.0+)
Jira	Cloud	✅ Vollständig unterstützt
Jira	Server/Data Center	✅ Unterstützt (Version 8.14+)

Installation und Konfiguration

Vorbedingungen

Docker-Umgebung
Atlassian API Token (Cloud-Version) oder persönliches Zugriffstoken (Server-Version)

Abrufen von Authentifizierungstoken

Atlassian Cloud:

Besuchen Sie https://id.atlassian.com/manage-profile/security/api-tokens
Klicken Sie auf "Create API token", benennen Sie das Token und kopieren Sie es

Server/Data Center:

Gehen Sie zu Profil → Persönliche Zugriffstoken
Klicken Sie auf "Create token", legen Sie die Ablaufzeit fest und kopieren Sie das Token

Docker-Image-Abruf

# Abrufen des vorgefertigten Images
docker pull ghcr.io/sooperset/mcp-atlassian:latest

IDE-Integrationskonfiguration

Claude Desktop Konfiguration

Konfigurationsdateispeicherort:

Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

Methode 1: Direkte Übergabe von Variablen

{
  "mcpServers": {
    "mcp-atlassian": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e", "CONFLUENCE_URL",
        "-e", "CONFLUENCE_USERNAME", 
        "-e", "CONFLUENCE_API_TOKEN",
        "-e", "JIRA_URL",
        "-e", "JIRA_USERNAME",
        "-e", "JIRA_API_TOKEN",
        "ghcr.io/sooperset/mcp-atlassian:latest"
      ],
      "env": {
        "CONFLUENCE_URL": "https://your-company.atlassian.net/wiki",
        "CONFLUENCE_USERNAME": "[email protected]",
        "CONFLUENCE_API_TOKEN": "your_confluence_api_token",
        "JIRA_URL": "https://your-company.atlassian.net",
        "JIRA_USERNAME": "[email protected]", 
        "JIRA_API_TOKEN": "your_jira_api_token"
      }
    }
  }
}

Methode 2: Verwendung einer Umgebungsdatei

{
  "mcpServers": {
    "mcp-atlassian": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm", 
        "-i",
        "--env-file",
        "/path/to/your/mcp-atlassian.env",
        "ghcr.io/sooperset/mcp-atlassian:latest"
      ]
    }
  }
}

Server/Data Center Konfiguration

{
  "mcpServers": {
    "mcp-atlassian": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i", 
        "-e", "CONFLUENCE_URL",
        "-e", "CONFLUENCE_PERSONAL_TOKEN",
        "-e", "CONFLUENCE_SSL_VERIFY",
        "-e", "JIRA_URL", 
        "-e", "JIRA_PERSONAL_TOKEN",
        "-e", "JIRA_SSL_VERIFY",
        "ghcr.io/sooperset/mcp-atlassian:latest"
      ],
      "env": {
        "CONFLUENCE_URL": "https://confluence.your-company.com",
        "CONFLUENCE_PERSONAL_TOKEN": "your_confluence_pat",
        "CONFLUENCE_SSL_VERIFY": "false",
        "JIRA_URL": "https://jira.your-company.com",
        "JIRA_PERSONAL_TOKEN": "your_jira_pat", 
        "JIRA_SSL_VERIFY": "false"
      }
    }
  }
}

Beschreibung der Umgebungsvariablen

Häufig verwendete Umgebungsvariablen:

CONFLUENCE_SPACES_FILTER: Filterung nach Space-Schlüssel (z.B.: "DEV,TEAM,DOC")
JIRA_PROJECTS_FILTER: Filterung nach Projektschlüssel (z.B.: "PROJ,DEV,SUPPORT")
READ_ONLY_MODE: Auf "true" setzen, um Schreiboperationen zu deaktivieren
MCP_VERBOSE: Auf "true" setzen, um detaillierte Protokollierung zu aktivieren
ENABLED_TOOLS: Kommagetrennte Liste der Tool-Namen

Verfügbare Tool-Funktionen

Confluence-Tools

Tool-Name	Funktionsbeschreibung
`confluence_search`	Suche nach Confluence-Inhalten mit CQL
`confluence_get_page`	Abrufen des Inhalts einer bestimmten Seite
`confluence_get_page_children`	Abrufen der Unterseiten einer Seite
`confluence_get_page_ancestors`	Abrufen der übergeordneten Seiten einer Seite
`confluence_get_comments`	Abrufen von Seitenkommentaren
`confluence_create_page`	Erstellen einer neuen Seite
`confluence_update_page`	Aktualisieren einer vorhandenen Seite
`confluence_delete_page`	Löschen einer Seite
`confluence_get_labels`	Abrufen von Labels
`confluence_add_label`	Hinzufügen eines Labels

Jira-Tools

Tool-Name	Funktionsbeschreibung
`jira_get_issue`	Abrufen von Details zu einem bestimmten Issue
`jira_search`	Suche nach Issues mit JQL
`jira_get_project_issues`	Abrufen von Projekt-Issues
`jira_get_epic_issues`	Abrufen von Epic-Issues
`jira_create_issue`	Erstellen eines neuen Issues
`jira_batch_create_issues`	Batch-Erstellung von Issues
`jira_update_issue`	Aktualisieren eines vorhandenen Issues
`jira_delete_issue`	Löschen eines Issues
`jira_get_transitions`	Abrufen von Issue-Statusübergängen
`jira_transition_issue`	Übergang des Issue-Status
`jira_add_comment`	Hinzufügen eines Kommentars
`jira_add_worklog`	Hinzufügen eines Arbeitsberichts
`jira_get_worklog`	Abrufen eines Arbeitsberichts
`jira_download_attachments`	Herunterladen von Anhängen
`jira_link_to_epic`	Verknüpfen mit einem Epic
`jira_get_agile_boards`	Abrufen von Kanban-Boards
`jira_get_board_issues`	Abrufen von Kanban-Board-Issues
`jira_get_sprints_from_board`	Abrufen von Kanban-Sprints
`jira_get_sprint_issues`	Abrufen von Sprint-Issues
`jira_create_sprint`	Erstellen eines Sprints
`jira_update_sprint`	Aktualisieren eines Sprints
`jira_get_issue_link_types`	Abrufen von Issue-Link-Typen
`jira_create_issue_link`	Erstellen eines Issue-Links
`jira_remove_issue_link`	Entfernen eines Issue-Links

Hinweis: Mit * gekennzeichnete Tools sind nur in Jira Cloud verfügbar

Zugriffskontrolle

Tool-Filterung

Verwenden Sie das --enabled-tools Flag oder die ENABLED_TOOLS Umgebungsvariable, um die verfügbaren Tools anzugeben:

# Über Umgebungsvariable
ENABLED_TOOLS="confluence_search,jira_get_issue,jira_search"

# Oder über Kommandozeilen-Flag
docker run ... --enabled-tools "confluence_search,jira_get_issue,jira_search" ...

Lese-/Schreibkontrolle

Tools werden in Lese- und Schreiboperationen unterteilt. Wenn READ_ONLY_MODE aktiviert ist, sind nur Leseoperationen verfügbar, unabhängig von der ENABLED_TOOLS Einstellung.

Fehlerbehebung

Lösung häufiger Probleme

Authentifizierungsfehler:

Cloud-Version: Überprüfen Sie das API-Token (nicht das Konto-Passwort)
Server/Data Center-Version: Stellen Sie sicher, dass das persönliche Zugriffstoken gültig und nicht abgelaufen ist
Ältere Confluence-Server: Möglicherweise müssen Sie CONFLUENCE_USERNAME und CONFLUENCE_API_TOKEN verwenden (Token ist das Passwort)

SSL-Zertifikatsprobleme:
Wenn bei der Server/Data Center-Bereitstellung SSL-Fehler auftreten, setzen Sie CONFLUENCE_SSL_VERIFY=false oder JIRA_SSL_VERIFY=false

Berechtigungsfehler:
Stellen Sie sicher, dass das Atlassian-Konto über ausreichende Berechtigungen für den Zugriff auf die entsprechenden Spaces/Projekte verfügt

Debugging-Methoden

Testen mit MCP Inspector:

npx @modelcontextprotocol/inspector uvx mcp-atlassian ...

Anzeigen von Protokollen:

# macOS
tail -n 20 -f ~/Library/Logs/Claude/mcp*.log

# Windows  
type %APPDATA%\Claude\logs\mcp*.log | more

Verwendung von SSE-Übertragung

Neben der Standard-stdio-Übertragung wird auch Server-Sent Events (SSE) unterstützt:

Starten Sie den Server manuell im Terminal:

docker run --rm -p 9000:9000 \
  --env-file /path/to/your/.env \
  ghcr.io/sooperset/mcp-atlassian:latest \
  --transport sse --port 9000 -vv

Konfigurieren Sie die IDE, um sich mit dem laufenden Server zu verbinden:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-atlassian-sse": {
      "url": "http://localhost:9000/sse"
    }
  }
}

Sicherheitsüberlegungen

Geben Sie niemals API-Token weiter
Bewahren Sie .env-Dateien sicher und privat auf
Lesen Sie SECURITY.md, um Best Practices zu erfahren

Technische Architektur

Das Projekt verwendet eine Docker-Container-basierte Bereitstellung und kommuniziert über das Model Context Protocol mit KI-Assistenten. Es unterstützt verschiedene Übertragungsmethoden (stdio und SSE) und kann sich flexibel an verschiedene Bereitstellungsumgebungen und Nutzungsszenarien anpassen.

Das Projektdesign berücksichtigt die Anforderungen von Enterprise-Anwendungen und unterstützt die Cloud- und Private-Deployment-Versionen von Atlassian. Es bietet vollständige Authentifizierungs-, Zugriffskontroll- und Sicherheitsmechanismen.

Hinweis: Dies ist kein offizielles Atlassian-Produkt, sondern ein Open-Source-Projekt, das vom Community-Entwickler sooperset gepflegt wird.